Formation OpenClaw : Agent IA local
| 2 290€ HT / personne |
| 3 jours (21 heures) |
Présentation
La majorité des équipes utilisent l’IA comme un auto-complétion glorifié — sans architecture, sans gouvernance, sans méthode pour valider ce qu’elle produit. Résultat : de la dette technique générée à vitesse industrielle.
Cette formation ne fait pas de prompt engineering. Elle forme des chefs d’orchestre : concevoir des systèmes multi-agents, optimiser les coûts d’inférence, gérer le contexte comme une ressource critique, et valider ce qu’on l’agent produit plutôt que de coder ligne à ligne.
Le fil rouge : diviser son temps de build par 3 pour se concentrer à 100% sur la valeur produit. Les concepts sont indépendants de tout framework — applicables quelle que soit la stack.
Objectifs
- Adopter ce nouveau niveau d’abstraction
- Déléguer le travail en gardant le contrôle : valider la pertinence du code généré, anticiper les effets de bord et corriger les hallucinations en temps réel
- Sécuriser un workflow agentique en entreprise : confidentialité des données, masquage, modèles locaux vs API distantes
Public visé
- Développeurs intermédiaires et seniors souhaitant passer de l’écriture de code à l’orchestration de systèmes IA, quel que soit leur langage principal
- Tech leads et staff engineers responsables de l’architecture et de la qualité sur des projets à composante agentique
- Ingénieurs ayant déjà intégré une API LLM en production et confrontés aux problèmes de coût, de fiabilité ou de maintenabilité
- Équipes cherchant à introduire l’IA dans un contexte enterprise avec des contraintes réelles de sécurité et de conformité
Pré-requis
- Maîtrise opérationnelle d’au moins un langage de programmation : manipulation d’APIs, structuration du code
- Pratique de la gestion de version (Git ou équivalent) : branches, historique, collaboration
- Avoir consommé au moins une API LLM (OpenAI, Claude ou équivalent) dans un projet personnel ou professionnel
- Expérience minimale d’un projet en production avec une composante back end
Pré-requis techniques
- Environnement de développement local opérationnel, quel que soit le langage utilisé
- Compte sur une plateforme de gestion de version (GitHub, GitLab ou équivalent) avec accès configuré
- Clé API d’un fournisseur LLM active (Claude, OpenAI ou équivalent)
Programme de formation Ingénierie Agentique : Du code à l’orchestration
[Jour 1 – Matin]
Développer avec l’IA : la philosophie avant les outils
- Changement de paradigme : casser les mythes, poser les bases — Posture & méthode
- Du code à l’orchestration : le nouveau rôle de l’ingénieur — Posture & méthode
- Architecture multi-agents : routing, mémoire, boucles de feedback — Architecture
[Jour 1 – Après-midi]
Développer avec l’IA : la philosophie avant les outils (suite)
- Le glossaire agentique : le vocabulaire comme outil de précision — Vocabulaire
- Sous le capot du LLM : comprendre pour mieux diriger — Architecture
- Outils et MCP : sélection de skills utiles en contexte enterprise — Outillage
- Atelier de mise en pratique
[Jour 2 – Matin]
Architecture & qualité : cadrer l’agent pour obtenir du code maintenable
- La posture du reviewer : valider, anticiper les effets de bord, corriger — Posture & méthode
- Gestion du contexte : économiser des tokens, le coût comme contrainte de design — Architecture
- Clean architecture & puissance des concepts : Intent → Orchestration → Execution → Data — Architecture
[Jour 2 – Après-midi]
Architecture & qualité : cadrer l’agent pour obtenir du code maintenable (suite)
- Design patterns comme langage de spécification — Facade, Strategy,
- Observer, Factory, Command — Architecture
- TDD agentique : écrire le contrat avant de laisser l’agent implémenter — Méthode
- Les 6 règles d’or : cadrer l’agent avec précision — Posture & méthode
- RAG & bases vectorielles : ancrer les agents dans la connaissance métier — Architecture
- Atelier de mise en pratique
[Jour 3 – Matin]
Sécurité, travail en équipe & mise en production
- Sécurité & conformité : modèles locaux vs API, masquage de données, reverse proxy IA — Sécurité
- Gouvernance d’équipe : politique d’adoption, limites transparentes, non déterminisme — PM & process
- Lab: Lancement de l’exercice en équipe — brief, constitution des groupes, cadrage du cas
[Jour 3 – Après-midi]
Sécurité, travail en équipe & mise en production (suite)
- Lab : Sprint en équipe — concevoir, coder et sécuriser un système agentique complet
- Lab : Présentation & peer review — chaque équipe défend ses choix architecturaux et de sécurité
Pour aller plus loin
Formation suite OpenAI
Formation Copilot
Formation Make
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
-
Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
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